library(httr)
library(jsonlite)
library(knitr)
library(geouy)
library(lubridate)
library(rredlist)
library(tmap)
tmap_mode('view')
library(sf)
sf::sf_use_s2(FALSE)
# options
options(scipen = 999)
library(tidyverse)Informe Gran Biobúsqueda de Sur 2022
Descarga de datos
Primero, cargamos las librerías que vamos a usar para todo el reporte
Para descargar datos de NaturalistaUY vamos a usar el explorador en el sitio web. Los datos se descargan considerando todas las observaciones del proyecto GBS 2022: Uruguay, usando el ID del proyecto:project_id=gbs-2022-uruguay.
Antes de generar la descarga importante incluir algunas columnas extras que no están pre-seleccionadas:
Localización:
place_state_name,place_country_name,place_admin1_name.Taxón:
taxon_kingdom_name,taxon_phylum_name,taxon_class_name,taxon_order_name,taxon_family_name,taxon_genus_name,taxon_species_name,taxon_subspecies_name.
Una vez descargados los datos, los cargamos.
datos_GBS22 <- read_csv('datos/observations-382466.csv')Reporte
Observaciones
¿Cuántas observaciones se registraron en la GBS 2022?
Para responder esta pregunta sólo precisamos contar la cantidad de registros en el conjunto de datos.
nrow(datos_GBS22)[1] 1157Especies
¿Cuántas especies se registraron?
En este caso es importante tener en cuenta que los registros no siempre llegan al nivel de especie por lo que vamos a tener que primero filtrarlos para después contarlos. Para esto vamos a precisar conocer el taxon_rank de cada observación, si es especie, género, familia, etc. Este dato no lo aporta la descarga de los datos, pero lo podemos obtener haciendo una llamada a la API de iNaturalist.
Para esto creamos la función getiNatTaxonRank y la usamos con el argumento taxon_id. La llamada a taxa en la API nos brinda información sobre el número de observaciones con las que cuenta el taxón (observations_count). Vamos a aprovechar a guardar también este valor para responder otras preguntas ;)
getiNatTaxonRank <- function(taxon_id){
taxaRanks <- tibble(taxon_name = character(),
taxon_id = numeric(),
taxon_rank = character(),
observations_count = numeric())
num_results = 0 # se usa para dormir la llamada a la API y para imprimir en consola el progreso
for (taxon_id_i in taxon_id) {
if ((num_results %% 10) + 10 == 10) {
Sys.sleep(10) # Cada 10 consultas, el código para 10 segundos
}
call_url <- str_glue('https://api.inaturalist.org/v1/taxa/',
'{taxon_id_i}')
get_json_call <- GET(url = call_url) %>%
content(as = "text") %>% fromJSON(flatten = TRUE)
results <- as_tibble(get_json_call$results)
taxaRanks_i <- tibble(taxon_name = results$name,
taxon_id = taxon_id_i,
taxon_rank = results$rank,
observations_count = results$observations_count)
taxaRanks <- rbind(taxaRanks, taxaRanks_i)
num_results <- num_results + 1
cat(num_results, '\n')
}
return(taxaRanks)
}Para simplificar la llamada a la API, vamos a obtener la lista única de IDs (taxa_list). Luego corremos la función y finalmente unimos el resultado a nuestro conjunto de datos inicial para asignar a cada registro un valor de taxon_rank y observations_count.
taxa_list <- datos_GBS22 %>%
filter(!is.na(taxon_id)) %>%
distinct(taxon_id) %>% pull(taxon_id)
taxonRank_GBS22 <- getiNatTaxonRank(taxa_list)
# write_csv(taxonRank_GBS22, 'datos/taxonRank_GBS22.csv')
datos_GBS22 <- left_join(datos_GBS22, taxonRank_GBS22 %>%
select(taxon_id,
taxon_rank,
observations_count),
by='taxon_id')Con este dato, vamos a poder filtrar los registros que están a nivel de especie para luego contarlos.
datos_GBS22 %>%
filter(taxon_rank=='species') %>%
distinct(taxon_species_name) %>% nrow()[1] 485¿Qué grupos taxonómicos fueron más comunes?
Los grupos más comunes serán aquellos con más observaciones. Pero, ¿a qué nivel queremos hacer el corte? ¿A nivel de reino, orden, clase, familia? Esta es una decisión que podemos tomar teniendo cuenta la distribución de los datos. Para hacerlo sencillo, vamos a usar el campo iconic_taxon_name que NaturalistaUY usa para representar sus datos.
Code
datos_GBS22 %>%
group_by(iconic_taxon_name) %>%
count() %>%
kable()| iconic_taxon_name | n |
|---|---|
| Actinopterygii | 1 |
| Amphibia | 15 |
| Animalia | 8 |
| Arachnida | 67 |
| Aves | 158 |
| Fungi | 17 |
| Insecta | 211 |
| Mammalia | 12 |
| Mollusca | 11 |
| Plantae | 628 |
| Reptilia | 24 |
| NA | 5 |
¿Se registraron especies nuevas para Uruguay? y ¿para la plataforma?
Para saber si se registraron especies nuevas para Uruguay, podemos chequear si el taxon_id ya contaba con registros previos a la fecha de observación.
Para saber si se registraron especies nuevas para iNaturalist en el marco de la Gran Biobúsqueda, vamos a hacer uso del campo observations_count que generamos en pasos anteriores. Si el taxa tiene 1 sólo registro, ¡entonces será una especie novedosa para la plataforma!
datos_GBS22 %>%
filter(observations_count==1) %>%
select(scientific_name)# A tibble: 0 × 1
# ℹ 1 variable: scientific_name <chr>Parece que no hay registros novedosos. Si probamos con que sea el segundo registro para la plataforma, encontramos algunas especies más
Code
datos_GBS22 %>%
filter(observations_count==2) %>%
select(scientific_name, taxon_kingdom_name, taxon_class_name) %>%
kable()| scientific_name | taxon_kingdom_name | taxon_class_name |
|---|---|---|
| Soliva macrocephala | Plantae | Magnoliopsida |
| Radlkoferotoma cistifolia | Plantae | Magnoliopsida |
| Hypochaeris grisebachii | Plantae | Magnoliopsida |
¿Se registraron especies amenazadas a nivel local o mundial?
Los datos que proporciona la plataforma sobre el estado de conservación de las especies son muy variados, desde estados globales (Lista Roja de la UICN), hasta clasificaciones nacionales o regionales. No hay una manera sencilla de extraer esta información, pero existe un paquete de R que nos puede a ayudar: rredlist. Usaremos la función retrieveIUCNdata creada por Biodiversidata para extraer estados de conservación.
retrieveIUCNdata <- function(speciesList){
IUCN_status <- tibble(species = character(),
status = character(),
trend = character())
for(sp in speciesList){
UICN_search <- rl_search(name = sp)
if (length(UICN_search$result) == 0){
IUCN_status_sp <- tibble(species = sp,
status = 'NA',
trend = 'NA')
IUCN_status <- rbind(IUCN_status, IUCN_status_sp)
cat(sp,'----- NOT FOUND\n')
}
else {
IUCN_status_sp <- tibble(species = UICN_search$result$scientific_name,
status = UICN_search$result$category,
trend = UICN_search$result$population_trend)
IUCN_status <- rbind(IUCN_status, IUCN_status_sp)
cat(sp,'----- DONE\n')
}
}
return(IUCN_status)
}species_list <- datos_GBS22 %>%
filter(taxon_rank=='species') %>%
distinct(taxon_species_name) %>% pull(taxon_species_name)
IUCNstatus_GBS22 <- retrieveIUCNdata(species_list)
#write_csv(IUCNstatus_GBS22, 'datos/IUCNstatus_GBS22.csv')
datos_GBS22 <- left_join(datos_GBS22,
IUCNstatus_GBS22 %>%
select(taxon_species_name=species),
by='taxon_species_name')Oenothera affinis ----- NOT FOUND
Eryngium elegans ----- NOT FOUND
Daucus pusillus ----- DONE
Ginkgo biloba ----- DONE
Neltuma affinis ----- NOT FOUND
Aspidosperma quebracho-blanco ----- DONE
Apis mellifera ----- NOT FOUND
Euryops chrysanthemoides ----- NOT FOUND
Camponotus mus ----- NOT FOUND
Ipomoea indica ----- NOT FOUND
Erythrolamprus poecilogyrus ----- DONE
Argyranthemum frutescens ----- NOT FOUND
Lobelia erinus ----- NOT FOUND
Polygala myrtifolia ----- NOT FOUND
Passiflora caerulea ----- NOT FOUND
Eurata hilaris ----- NOT FOUND
Senecio selloi ----- NOT FOUND
Senecio crassiflorus ----- NOT FOUND
Aglaonema commutatum ----- NOT FOUND
Verbena montevidensis ----- NOT FOUND
Hypoxis decumbens ----- NOT FOUND
Eristalis tenax ----- NOT FOUND
Asthenoctenus borellii ----- NOT FOUND
Senecio angulatus ----- NOT FOUND
Porcellio laevis ----- NOT FOUND
Arachosia praesignis ----- NOT FOUND
Euborellia annulipes ----- NOT FOUND
Rumohra adiantiformis ----- DONE
Tragia geraniifolia ----- NOT FOUND
Calligrapha polyspila ----- NOT FOUND
Plantago tomentosa ----- NOT FOUND
Briza maxima ----- NOT FOUND
Passer domesticus ----- DONE
Ricinus communis ----- NOT FOUND
Solanum laxum ----- NOT FOUND
Edessa meditabunda ----- NOT FOUND
Eriopis connexa ----- NOT FOUND
Gymnetis chalcipes ----- NOT FOUND
Ulmus minor ----- DONE
Populus alba ----- DONE
Manihot grahamii ----- NOT FOUND
Solanum americanum ----- NOT FOUND
Zantedeschia aethiopica ----- DONE
Plantago major ----- DONE
Myiophobus fasciatus ----- DONE
Furnarius rufus ----- DONE
Tetrapanax papyrifer ----- DONE
Phimosus infuscatus ----- DONE
Panicum racemosum ----- NOT FOUND
...Muchas especies no han sido evaluadas por la IUCN, por lo que no tienen un estado de conservación. Ojo, también puede pasar que esté con otro nombre científico, ya que iNaturalist e IUCN no siempre manejan la misma taxonomía. En este caso, para simplificar, vamos a tener en cuenta sólo aquellas que la IUCN e iNat tienen en común.
Code
datos_GBS22 %>%
filter(taxon_rank=='species' &
status %in% c('DD','NT','VU','EN','CR')) %>%
distinct(taxon_species_name, .keep_all = T) %>%
select(taxon_species_name, status, trend) %>% kable()| taxon_species_name | status | trend |
|---|---|---|
| Ginkgo biloba | EN | NA |
| Ulmus minor | DD | Unknown |
| Rhea americana | NT | Decreasing |
| Eucalyptus grandis | NT | Decreasing |
| Aesculus hippocastanum | VU | Decreasing |
| Parodia scopa | VU | Decreasing |
| Polystictus pectoralis | NT | Decreasing |
| Picumnus nebulosus | NT | Decreasing |
| Limnoctites rectirostris | NT | Decreasing |
| Lathyrus odoratus | CR | Decreasing |
| Opuntia ficus-indica | DD | Unknown |
| Calidris subruficollis | NT | Decreasing |
| Homonota uruguayensis | EN | Decreasing |
| Parodia ottonis | VU | Decreasing |
| Parodia tenuicylindrica | EN | Decreasing |
Departamentos
¿Cuáles fueron las especies más registradas en cada departamento?
Para esto, vamos a usar el campo place_state_name.
datos_GBS22 %>%
filter(taxon_rank=='species') %>%
group_by(place_state_name, taxon_species_name) %>%
count() %>%
group_by(place_state_name) %>%
filter(n == max(n)) %>% kable()| place_state_name | taxon_species_name | n |
|---|---|---|
| Artigas | Ipomoea indica | 3 |
| Canelones | Harmonia axyridis | 8 |
| Cerro Largo | Dolichandra unguis-cati | 3 |
| Cerro Largo | Serpophaga griseicapilla | 3 |
| Colonia | Chydarteres striatus | 1 |
| Flores | Plantago tomentosa | 2 |
| Florida | Austroeupatorium inulifolium | 1 |
| Florida | Bromus catharticus | 1 |
| Florida | Embernagra platensis | 1 |
| Florida | Hordeum murinum | 1 |
| Florida | Pavonia hastata | 1 |
| Florida | Scinax granulatus | 1 |
| Lavalleja | Gymnetis chalcipes | 1 |
| Lavalleja | Solanum laxum | 1 |
| Maldonado | Senecio crassiflorus | 3 |
| Montevideo | Ardea alba | 4 |
| Montevideo | Gallinula galeata | 4 |
| Montevideo | Harmonia axyridis | 4 |
| Paysandú | Ginkgo biloba | 5 |
| Rivera | Hippeastrum vittatum | 2 |
| Rocha | Callinectes sapidus | 2 |
| Rocha | Danaus erippus | 2 |
| Rocha | Eriopis connexa | 2 |
| Rocha | Petunia axillaris | 2 |
| Rocha | Senecio crassiflorus | 2 |
| Río Negro | Agalinis communis | 1 |
| Río Negro | Cotinus coggygria | 1 |
| Río Negro | Dolichandra cynanchoides | 1 |
| Río Negro | Euphorbia milii | 1 |
| Río Negro | Icterus pyrrhopterus | 1 |
| Río Negro | Ischnura fluviatilis | 1 |
| Río Negro | Nierembergia scoparia | 1 |
| Río Negro | Pfaffia gnaphalioides | 1 |
| Río Negro | Rhea americana | 1 |
| Río Negro | Tweedia brunonis | 1 |
| Salto | Coptopteryx argentina | 1 |
| Salto | Eryngium horridum | 1 |
| Salto | Latrodectus geometricus | 1 |
| Salto | Sporophila hypoxantha | 1 |
| San José | Bellardia trixago | 2 |
| San José | Chloraea membranacea | 2 |
| San José | Nierembergia calycina | 2 |
| Soriano | Cornu aspersum | 1 |
| Soriano | Lactuca serriola | 1 |
| Soriano | Nezara viridula | 1 |
| Soriano | Schizocosa malitiosa | 1 |
| Soriano | Xyleus discoideus | 1 |
| Soriano | Xylocopa augusti | 1 |
| Tacuarembó | Doryopteris triphylla | 4 |
¿Coincide esto con tendencias previas?
Para responder esto podemos ver los registros que hay para octubre (o en primavera) en cada departamento, teniendo en cuenta todos los datos, y compararlos con lo que encontramos en esta biobúsqueda.
Observadores
¿Cuántas persona participaron de la biobúsqueda?
datos_GBS22 %>% distinct(user_id) %>% nrow() [1] 125¿Cuántas especies registró cada persona?
Podemos hacer uso del campo user_login y contar la cantidad de especies (filtrando primero aquellas a nivel de especie). Mostramos las primeras 10 personas.
datos_GBS22 %>%
filter(taxon_rank=='species') %>%
group_by(user_login) %>%
summarise(n_species=n_distinct(taxon_species_name)) %>%
head(n=10) %>% kable()| user_login | n_species |
|---|---|
| abalestr | 1 |
| aleduarte | 5 |
| alenuma | 2 |
| amailhos | 4 |
| andrea0401 | 5 |
| andrs158 | 15 |
| antoescola | 1 |
| antonioripoll_ | 1 |
| asere | 1 |
| aurelie145 | 1 |
¿Cuántas especies registraron en promedio lxs usuarixs?
datos_GBS22 %>%
filter(taxon_rank=='species') %>%
group_by(user_login) %>%
summarise(n_species=n_distinct(taxon_species_name)) %>%
mutate(mean_n_species=mean(n_species)) %>%
select(mean_n_species) %>% head(1)# A tibble: 1 × 1
mean_n_species
<dbl>
1 6.91¿Cuántas personas se unieron a iNat por este evento?
Para esto, precisamos saber la fecha a la que se reunió cada usuarie, para después saber si fue entre el 28 y el 31 de octubre de 2022.
Análisis espacial
Para trabajar a nivel espacial vamos a descargar un mapa de Uruguay usando el paquete geouy.
uruguay <- load_geouy('Deptos')También, vamos a crear un objeto espacial a partir de nuestros datos de NaturalistaUY.
datos_GBS22_sf <- datos_GBS22 %>%
st_as_sf(coords = c("longitude", "latitude")) %>%
st_set_crs(4326) %>%
st_transform(32721)Datos por departamento
Para esto podemos usar el campo place_state_name.
datos_GBS22 %>%
group_by(place_state_name) %>%
count() %>%
kable()| place_state_name | n |
|---|---|
| Artigas | 61 |
| Canelones | 200 |
| Cerro Largo | 193 |
| Colonia | 1 |
| Durazno | 2 |
| Flores | 47 |
| Florida | 7 |
| Lavalleja | 2 |
| Maldonado | 113 |
| Montevideo | 154 |
| Paysandú | 54 |
| Rivera | 24 |
| Rocha | 49 |
| Río Negro | 14 |
| Salto | 6 |
| San José | 34 |
| Soriano | 6 |
| Tacuarembó | 190 |
Podemos también mapear estos valores uniendo la capa de departamentos a los datos de NaturalistaUY y contando cuántos caen en cada departamento. Esto lo vamos a hacer con una unión espacial usando st_join.
registros_por_departamento <- st_join(uruguay %>%
select(nombre),
datos_GBS22_sf) %>%
group_by(nombre) %>%
summarise(NR=ifelse(n_distinct(scientific_name, na.rm=T)!=0, n(), 0),
SR=ifelse(NR>0, n_distinct(scientific_name), 0)) %>%
st_cast()Code
tm_graticules(alpha = 0.3) +
tm_shape(uruguay) +
tm_fill(col='grey97') +
tm_borders(col='grey80') +
tm_shape(registros_por_departamento) +
tm_fill('NR', alpha = 0.4, style = 'cat', palette = 'Purples')